반려동물 산책로와 주변 동반 장소를 묶어 주소로 공유하는 나들이 코스

기본 반경을 2km로 넓혀 빈 화면 없이 장소를 보여줍니다

산책로를 고르면 그 주변에서 쉴 수 있는 장소가 바로 떠야 합니다. 처음에는 산책로 중심에서 1km 반경을 기본 탐색 범위로 두었습니다. 공공데이터로 확보한 동반 가능 장소 2,319건을 지도 위에 맞춰 보았습니다. 실제로 등록한 산책로 15개 중 6개에서 주변 장소가 단 한 곳도 잡히지 않았습니다. 길을 선택했는데 아무런 정보도 나오지 않는 빈 화면이 나타난 것입니다. 현실적인 도보 이동 거리를 다시 살펴 기본 반경을 2km로 넓혔습니다. 등록한 15개 산책로 전체에서 주변 카페와 식당이 정상적으로 표시되었습니다. 기본 반경 외에도 필요에 따라 1km나 3km로 직접 변경할 수 있습니다.

별도 계산 서버 없이 데이터베이스 안에서 반경을 바로 계산합니다

지도 화면에서 반경 안의 장소를 빠르게 찾아내려면 위치 계산이 필요합니다. 거리 계산을 위한 별도 연산 서버를 두면 운영 비용도 더 들고 손볼 일만 늘어납니다. 추가 서버를 증설하지 않고 관계형 데이터베이스(PostgreSQL 18) 자체 기능을 활용했습니다. 데이터베이스 내부 공간 확장 도구(earthdistance 및 cube 확장)로 두 지점 사이의 거리를 계산합니다. 저장된 장소 2,319건 중 조건에 맞는 위치를 데이터 조회 단계에서 한 번에 골라냅니다. 별도의 외부 연산 과정을 거치지 않아 화면에 식당과 쉼터 목록이 지체 없이 뜹니다. 복잡한 외부 도구에 기대지 않고 기본 저장소의 계산 기능을 끝까지 활용해 부담을 덜어냅니다.

외부 추적 도구 없이 지도 그림만 오가 개인 정보를 남기지 않습니다

상용 지도 개발 도구를 화면에 쓰면 이용자의 방문 기록이 외부로 전송될 수 있습니다. 이용자의 클릭 흔적이나 위치를 수집하는 외부 추적 도구를 전혀 쓰지 않았습니다. 공개 지도 데이터(OpenStreetMap)와 오픈소스 지도 라이브러리(Leaflet)를 결합했습니다. 웹 브라우저가 외부와 주고받는 통신을 오직 순수한 지도 그림 요청으로만 한정했습니다. 스마트폰 사진 파일에 자동으로 기록되는 정밀 촬영 위치 정보(EXIF)를 확인했습니다. 서버에 사진을 저장하는 시점에 이 촬영 위치 정보를 즉시 지워 위치 흔적 없이 사진 파일만 안전하게 남도록 했습니다. 동네 주민의 집 위치나 일상 동선이 외부에 남지 않는 안전한 방식을 택했습니다.

회원가입 없이 주소 복사만으로 같은 경로를 확인하고 저장합니다

함께 산책할 사람에게 코스를 공유할 때 전용 앱 설치를 요구하면 번거롭습니다. 회원가입이나 로그인 절차 없이 누구나 바로 경로를 확인할 수 있어야 합니다. 고른 장소와 방문 순서, 지정한 반경 정보가 웹 주소에 그대로 남도록 설계했습니다. 복사한 인터넷 주소를 메신저로 전달하기만 하면 상대방도 같은 화면을 보게 됩니다. 완성한 산책 경로는 국제 표준 위치 파일 형식(GPX)으로 바로 내려받을 수 있습니다. 스마트폰에 설치된 다른 등산 앱이나 지도 앱으로 경로 파일을 옮겨 담을 수 있습니다. 화면 조작 요소에는 음성 낭독 설명을 붙이고 키보드 이동도 점검했습니다. 특정 앱에 갇히지 않고 주소와 파일 형태로 열어두어 누구나 자유롭게 활용할 수 있습니다.

넓은 시군구 대신 걸어서 닿는 동네 13곳 단위로 이야기를 나눕니다

행정 구역 중심의 넓은 시군구 게시판에는 수십 킬로미터 떨어진 소식까지 올라옵니다. 매일 반려동물과 발걸음을 맞추는 주민에게는 당장 걸어서 닿는 동네 정보가 필요합니다. 소통 범위를 광역 자치구가 아니라 실제 도보 생활 반경인 행정동 13곳으로 나눴습니다. 산책로 20건과 동네이야기 20건을 시험 데이터로 채워 동네 단위 동작을 점검했습니다. 주민들이 직접 겪은 산책로 노면 상태와 편의시설 정보를 동네별로 모아 보여줍니다. 반려동물 프로필에는 5가지 산책 성향과 공개 범위를 직접 설정하도록 만들었습니다. 부적절한 게시물이나 사진을 걸러내기 위해 운영자가 바로 조치하는 신고 화면도 갖췄습니다.

우리가 만들어 직접 운영하는 다른 제품은 자체 제품에 모아 두었습니다.